Le 23 mai, au laboratoire Matériaux et phénomènes quantiques (MPQ) de l'université Paris Cité, IFPEN participait à un atelier sur l'intelligence artificielle et son utilisation avec la microscopie électronique.
L’objectif : dresser le bilan de l'utilisation en plein essor du deep learning (DL) en microscopie électronique au niveau national.
Organisé par IFPEN, le laboratoire Matériaux et phénomènes quantiques (MPQ), le laboratoire d'Etude des microstructures (LEM UMR CNRS-ONERA) et l’Institut de physique et chimie des Matériaux de Strasbourg (IPCMS), l’atelier avait lieu dans le cadre du projet projet ANR ARTEMIA.
Rythmé par 4 conférences invitées et 11 présentations, il a été suivi par 160 personnes en présentiel et en distanciel. IFPEN a pu présenter ses travaux en cours sur la classification de nanoparticules (avec LEM-ONERA), la réduction de bruit dans les images haute résolution (travaux réalisés dans le cadre du LCR CARMEN), la segmentation de volume tomographique avec très peu de données annotées (avec le Laboratoire Hubert Curien et Michelin) et la quantification atomique (avec MPQ).
En savoir plus : https://aiem2023.sciencesconf.org/
